Open Source Tools for Neuroscience
We provide anyone with a computer, the tools necessary to sample the electrical activity of their body. Our versatile and affordable bio-sensing microcontrollers can be used to sample electrical brain activity (EEG), muscle activity (EMG), heart rate (EKG), and much more. Our 3D-printable EEG headsets can be used to get research-grade EEG recordings.
Pytestでカスタムマークを使って特定のテストのみを実行する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pytestでテストケースが増えてきた場合にすべてのテストケースをテスをするのではなく、新しく実装した機能だけとか特定のリソースを使ったテストケースのみをテストしたいといった場面があるかと思います。そのような場合はカスタムマーカーを使うことで解決できるのでその内容をまとめます。 Working with custom markers — pytest documentation Pytestのカスタムマーカー pytestではカスタムマーカーを使うことでテストケースにカスタムメタデータを付与することでテストケースをpytest.markでマークできます。マークしたテストはpytestの-mオプションを使うことで実行するテストを指定してしてテストすることができます。 Pytestのカスタムマーカーを使ってみる 環境 Pytho
Link and Publish your data | Open data sharing & Download | LinkData
LinkData.org is a platform providing broad-ranging support, such as data distribution, application development and business utilizing data. Data Conversion and Publishing Support | LinkData Application development and Publishing Support | App.LinkData Knowledge Sharing and Entrepreneurial Support | Knowledge Connector Regional Data Sharing and Community Organization Support | CityData The above fo
PS5の実売台数が4000万台を突破。「現在、PS5は十分な在庫があり、累積されていた需要にようやくお応えできるようになりました」 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
Pythonのスクリプトからウェブアプリを簡単に作れるStreamlitをさわってみた | DevelopersIO
高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond
This paper presents a comprehensive and practical guide for practitioners and end-users working with Large Language Models (LLMs) in their downstream natural language processing (NLP) tasks. We provide discussions and insights into the usage of LLMs from the perspectives of models, data, and downstream tasks. Firstly, we offer an introduction and brief summary of current GPT- and BERT-style LLMs.
Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling
How do large language models (LLMs) develop and evolve over the course of training? How do these patterns change as models scale? To answer these questions, we introduce \textit{Pythia}, a suite of 16 LLMs all trained on public data seen in the exact same order and ranging in size from 70M to 12B parameters. We provide public access to 154 checkpoints for each one of the 16 models, alongside tools
マイクロソフト、ChatGPTに任意のドキュメントを読み込ませて回答を得られる「Azure OpenAI Service On Your Data」パブリックプレビュー開始
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能
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